dc.contributor.advisor | NASTASENCO, Veaceslav | |
dc.contributor.advisor | COJOCARU, Svetlana | |
dc.contributor.author | SCUTELNIC, Ilie | |
dc.date.accessioned | 2022-02-04T09:51:02Z | |
dc.date.available | 2022-02-04T09:51:02Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | SCUTELNIC, Ilie. Рекомендательные системы для онлайн-сервисов: tz. de master: Programul de studiu: Tehnologia Informației. Cond. șt. NASTASENCO Veaceslav. Universitatea Tehnică a Moldovei. Chişinău, 2022. | en_US |
dc.identifier.uri | http://repository.utm.md/handle/5014/19168 | |
dc.description | Fișierul atașat conține: Rezumat, Cuprins, Introducere, Bibliografie. | en_US |
dc.description.abstract | Această teză descrie principiile și mecanismele sistemelor de recomandare. Tehnologia, bazată pe date statistice și demografice, precum și pe interogări de căutare, selectează elemente relevante pentru utilizator, cum ar fi produse, filme, servicii online de la terți etc. Primul capitol este dedicat descrierii conceptelor de bază, definirii termenilor și teoriei de bază în domeniul sistemelor de recomandare. Aceasta v a fi urmată de o analiză mai detaliată a mecanismelor de recomandare existente și a principalelor probleme legate de implementarea unor astfel de sisteme în serviciile online. Vor fi luați în considerare atât algoritmi triviali învechiți, cât și algoritmi mai avansați, bazați pe clusterizare și descompunerea matricelor. | en_US |
dc.description.abstract | В данной дипломной работе описываются принципы и механизмы работы рекомендательных систем. Технология, опираясь на статистические и демографические данные, а также на поисковые запросы, осуществляет выборку релевантных для пользователя объектов, таких как товары, кинофильмы, сторонние онлайн-сервисы и т.д. Первая глава посвящена описанию основных понятий, определению терминов, а также базовой теории в области рекомендательных систем. Далее будет осуществлен более подробный анализ существующих механизмов подборки рекомендаций и основных проблем, связанных с внедрением таких систем в онлайн-сервисы. Будут рассмотрены как устаревшие тривиальные алгоритмы, так и более продвинутые, основанные на кластеризации и матричных разложениях. | en_US |
dc.description.abstract | This thesis describes the principles and mechanisms of recommendation systems. The technology, based on statistical and demographic data, as well as on search queries, selects objects relevant to the user, such as products, movies, third-party online services, etc. The first chapter is devoted to a description of basic concepts, a definition of terms, and basic theory in the field of recommendation systems. Next, there will be a more detailed analysis of the existing mechanisms for picking recommendations and the main problems associated with the implementation of such systems in online services. Both outdated trivial algorithms and more advanced ones based on clustering and matrix decompositions will be considered. | en_US |
dc.language.iso | ru | en_US |
dc.publisher | Universitatea Tehnică a Moldovei | en_US |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | рекомендательные системы | en_US |
dc.subject | онлайн-сервис | en_US |
dc.subject | графовая модель | en_US |
dc.subject | корелляционные модели | en_US |
dc.subject | латентные модели | en_US |
dc.title | Рекомендательные системы для онлайн-сервисов | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
The following license files are associated with this item: